(untitled) - Danh, Hoàng Hải (Cần Thơ, 2020)
Đề tài tập trung nghiên cứu các phương pháp nhận dạng, phân loại đối tượng là trái cam dùng trong học tập sâu. Những trái cam sau khi đi qua mô hình sẽ được chia làm ba loại như sau: cam tốt; cam da cám sần sùi; cam sẹo thâm. Các mô hình truyền thống như CNN, R-CNN, Faster R-CNN có kiến trúc lớn, độ chính xác cao nhưng thời gian nhận dạng tương đối chậm bên cạnh đó tốn nhiều chi phí cho phần cứng. Với mong muốn mô hình chạy được trên thiết bị giới hạn về phần cứng như kit nhúng Jetson Nano của hãng Nvidia thì việc lựa chọn mô hình kết hợp giữa SSD (Single Shot Multibox Detector) và MobileNet V2 là thật sự hiệu quả. Trong đó MobileNet là mạng cơ sở cung cấp các đặc trưng là các kết quả tích chập cho mạng SSD dùng cho việc nhận dạng. Đề tài tiến hành huấn luyện mạng trên máy tính chạy hệ điều hành windows 10, 20GB RAM, CPU Intel i5-2500k 3,3Ghz. Kết quả huấn luyện được xuất thành file graph chạy trên kit Jetson Nano với số bước là 134.261 trong khoảng 48 giờ, mất mát thu được khi ngừng đào tạo là 0,92 cùngvới độ chính xác kiểm được là 89,61%. Từ kết quả như vậy nghiên cứu đề xuất sử dụng các phiên bản khác có cấu hình mạnh hơn kit Jetson Nano để có thể sử dụng được các kiến trúc mạng mạnh và hiệu quả hơn.
Keywords: Computer science,Khoa học máy tính; Data processing,Xử lý dữ liệu